结合PyTorch、Diffusion Model和Matplotlib利用mnist训练集进行大量训练以达到生成逼真的手写数字,要求训练模型可视化并可可视化损失随时间的变化曲线同时,该代码还将手写数字样本保存为图像文件,方便查看
时间: 2024-06-11 07:09:18 浏览: 180
由于任务较为复杂,我们将代码分成几部分来讲解。
## 1. 数据预处理
首先,我们需要下载 MNIST 数据集并进行预处理。
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
# 下载训练集
train_set = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
# 加载训练集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True)
```
## 2. 构建模型
接下来,我们需要构建 Diffusion Model。
```python
import torch.nn as nn
class DiffusionModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size=784, hidden_size=256, output_size=784, num_layers=2):
super(DiffusionModel, self).__init__()
# 编码器
encoder_layers = []
for i in range(num_layers):
if i == 0:
encoder_layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_size))
else:
encoder_layers.append(nn.Linear(hidden_size, hidden_size))
encoder_layers.append(nn.ReLU())
self.encoder = nn.Sequential(*encoder_layers)
# 解码器
decoder_layers = []
for i in range(num_layers):
if i == 0:
decoder_layers.append(nn.Linear(hidden_size, output_size))
else:
decoder_layers.append(nn.Linear(hidden_size, hidden_size))
decoder_layers.append(nn.ReLU())
decoder_layers.append(nn.Linear(hidden_size, input_size))
decoder_layers.append(nn.Tanh())
self.decoder = nn.Sequential(*decoder_layers)
def forward(self, x):
z = self.encoder(x)
y = self.decoder(z)
return y
```
## 3. 训练模型
现在,我们可以开始训练模型了。
```python
import time
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义模型和优化器
model = DiffusionModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练模型
num_epochs = 50
losses = []
start_time = time.time()
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader):
data = data.view(data.shape[0], -1)
optimizer.zero_grad()
recon_data = model(data)
loss = criterion(recon_data, data)
loss.backward()
optimizer.step()
losses.append(loss.item())
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 打印训练时间
end_time = time.time()
print('Training Time: {:.2f}s'.format(end_time - start_time))
# 可视化损失函数
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
```
## 4. 保存模型和样本
最后,我们可以保存模型和生成手写数字样本。
```python
import os
import torchvision.utils as vutils
# 创建目录
os.makedirs('images', exist_ok=True)
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'diffusion_model.pth')
# 生成样本
num_samples = 64
z = torch.randn(num_samples, 256)
samples = model.decoder(z)
samples = samples.view(num_samples, 1, 28, 28)
vutils.save_image(samples, 'images/samples.png', normalize=True, nrow=8)
```
现在,你可以在 images/samples.png 中查看生成的手写数字样本了。
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